Krooninen sairaus

tiivistelmä

Background

Aberrant aktivointi signalointipolkujen ajaa monet perustavaa laatua biologisista prosesseista, jotka mukana kasvain taudin alkamisen ja etenemisen. Sopimaton fosforylaatiota välituotteiden näissä signalointipolkujen ovat usein havaittu molekyyli vaurion mukana haitallisista aktivointi tai tukahduttaminen pro- ja anti-onkogeenisen reittejä. Siksi menetelmät, jotka suoraan kysely signalointireitin aktivointi fosforylaatiomääritykset yksittäisissä syövän koepaloja odotetaan olevan merkittävässä oivalluksia molekyylitasolla ”logiikkaa”, joka erottaa syövän ja normaalin kudoksen toisaalta ja mahdollistaa yksilöllisiä toimintastrategioita toisella.

tulokset

ensimmäinen asiakirja suurin käytettävissä joukko tyrosiinifosforyloitumiskohdat jotka ovat yksittäin differentiaalisesti fosforyloitu keuhkosyövän, mikä tarjoaa välittömän joukko lääkekohteita. Seuraavaksi kehittää uusi laskennallisen menetelmän tunnistaa polkuja, joiden fosforylaatio toiminta on vahvasti korreloi keuhkosyövän fenotyyppi. Lopuksi osoittaa toteutettavuus luokitella keuhkosyövässä perustuu usean variate fosforylaation allekirjoituksia.

Johtopäätökset

Helposti ennakoivaa ja biologisesti läpinäkyvä fosforylaatiota allekirjoitukset keuhkosyöpää esittämään todisteita olemassaolosta vankan fosforylaation mekanismien (vangiksi allekirjoitukset) läsnä useimmissa keuhkosyövässä, ja että luotettavasti erottaa kukin keuhkosyöpä normaalista. Tämän lähestymistavan pitäisi parantaa ymmärtämystä syövän ja opastaa sen hoidosta, koska fosforylaatio allekirjoitusten korosta proteiineja ja reittejä, joiden fosforylaatio pitäisi estyä estämiseksi sääntelemätöntä leviämisen.

Citation: Wu CJ, Cai T, Rikova K , Merberg D, Kasif S, Steffen M (2009) ennustavaa fosforylaatio allekirjoitus keuhkosyöpään. PLoS ONE 4 (11): e7994. doi: 10,1371 /journal.pone.0007994

Editor: Tšad Creighton, Baylor College of Medicine, Yhdysvallat

vastaanotettu: 24 elokuu 2009; Hyväksytty 16. lokakuuta 2009; Julkaistu 25 marraskuuta 2009

Copyright: © 2009 Wu et al. Tämä on avoin pääsy artikkeli jaettu ehdoilla Creative Commons Nimeä lisenssi, joka sallii rajoittamattoman käytön, jakelun ja lisääntymiselle millä tahansa välineellä edellyttäen, että alkuperäinen kirjoittaja ja lähde hyvitetään.

Rahoitus: Tämä työ tuettiin osittain avustusta National Human Genome Research Institute (R01 HG003367-01A1 SK), ja Yhdysvaltain Lung Association (RG-52430-N MS). Rahoittajat ollut mitään roolia tutkimuksen suunnittelu, tiedonkeruu ja analyysi, päätös julkaista tai valmistamista käsikirjoituksen.

Kilpailevat edut: D.M. ja K.R. ovat työntekijöitä Vertex Pharmaceuticals ja Cell Signaling Technology, vastaavasti. Kumpikaan yritys toimitti suoraa varoja tähän käsikirjoituksen tai ollut mitään roolia analyysin päätös julkaista tai valmistamista käsikirjoituksen. Nämä suhteet eivät muuta tekijöiden sitoutumista kaikkiin PLoS ONE politiikkaa tietojen jakamiseen ja materiaalien yksityiskohtaisena online-oppaassa tekijöille.

Johdanto

molekyylitasolla, syövät ovat heterogeenisiä sairauksia , jotka johtuvat geneettisten tekijöiden, ympäristön karsinogeenien ja satunnainen, somaattinen mutaatio [1]. Proteiinien fosforylaatio on keskeinen säätelijä proteiinin aktiivisuuden [2], ja erityisesti, muutos Tyrosiinitähteiden moduloida kriittinen signalointia ja valvonnan prosessien [3]. Vuonna syövät, poikkeava fosforylaatio asema keskeisten tähteiden (sen esiintyminen tai puuttuminen) on havaittu ja dokumentoitu monissa tutkimuksissa, jotka sisältävät alkuperäisen onkogeeni, lähde [4], ja monet muut [5].

Allekirjoitukset perustuvat proteiinin tasot ovat alkaneet kehittää [6]. Proteiini tasojen odotetaan korreloivan voimakkaasti fenotyypin ja proteiinia diagnostiikkaohjelmien voidaan helposti toteuttaa useimmissa suurissa lääkäriasemilla. Seuranta toiminnallisen tilan pitoisuudet voivat siksi olla erittäin germane kliinisiä sovelluksia, ja tarjoaa ylimääräisen spesifisyyden parantamiseksi tieteellistä ymmärrystä syy taudin etenemistä. Menetelmät suurikapasiteettisten havaitseminen fosforyloidun jäämien käyttämällä massaspektrometriaa kehitetään nopeassa tahdissa [7], [8], [9], [10] ja sovellettu tutkimus signalointipolkujen [11] sekä täydentäviä ja mallintaminen lähestymistapoja [ ,,,0],12], [13].

tässä artikkelissa tutkimme globaali tyrosiinifosforylaatiota tietoja keuhkosyövässä ja normaalissa keuhkokudoksessa [14], jolla pyritään tunnistamaan differentiaalisesti fosforyloidun proteiinin sivustoja ja aktivoituvat eri polkuja, ja arvioida niiden sopivuus luokittelijoiden. Raportoimme suuri joukko sivustoja, jotka ovat differentiaalisesti fosforyloituu kasvaimissa, joista monet voidaan käyttää suoraan tavoitteet uusia lääkkeitä. Esitämme näyttöä siitä, että tietyt reitit aktivoituvat eri, joka perustuu niiden maailmanlaajuista fosforylaatioon tila käyttämällä uutta laskennallisen lähestymistapa suorittamaan proteiinin variantti geeniperimä rikastamiseen analyysi.

siis osoitettava, että suhteellisen pieni määrä fosforyloidun peptidien havaittiin että data [14] voi syrjiä normaalia kudosta ja kasvaimen hieno herkkyys ja spesifisyys. Me vahvistaa meidän fosforylaatiota allekirjoituksen käyttäen tiukkoja rajat validointi ja testaus ei ole aiemmin julkaistu riippumaton joukko. Lopuksi vertaamme sitomisaffiniteettien useita estäjät kanssa fosforylaatioaktiivisuutta tavoitteensa tutkimuksessamme. Integrointi lääkealan tietoja johtaa mielenkiintoisia hypoteeseja suhteellisesta tehokkuudesta tällaisia ​​lääkkeitä ja ehdottaa tutkimaton mutta potentiaalisesti voimakas keuhkosyöpä aineita, korostaen mahdollisia kliinisiä sovelluksia.

On perustavanlaatuinen ero ennakoivan allekirjoituksia, kuten ne kehittynyt täällä, ja havainto, että proteiini ilmentyy differentiaalisesti (tai fosforyloituu) kanssa tilastollista merkittävyyttä. Periaatteessa proteiini voi olla eri tavoin fosforyloitu mutta vain vähän ennustavan apuohjelma laajan luokittelun sairauden tai laatimalla yksilöllisen hoidon strategia. Differential fosforylaatiota proteiinin on populaatio aggregaatti yhteenveto. Se tarkoittaa, että keskimäärin, fosforylaation taso proteiinin määrä on suurempi tai pienempi syövän kuin normaali kudos. Kuitenkin tahansa potilaalle virheen todennäköisyyttä luokittelussa biopsia syövän voisi olla jopa 0,49 (jos jakaumat mittausten syövän ja normaalit kudokset päällekkäin). O huomioon taudin heterogeenisyys pidetään, ja kohonneet voisi johtaa pelkästään osajoukko taudin tapauksista. Kääntäen, allekirjoitus korkea ennustearvo viittaa siihen, että fosfo-sivustot sisältyvät allekirjoitus ovat osa ydinjoukko polkuja, jotka ovat yleisesti toimintansa tauti. Ne ovat siksi potentiaalisesti heijastava yleismaailmallisen patogeneettiset mekanismi että sairaus, ja voi johtaa löytö ”fosforylaation logiikkaa”, joka vangitsee kudosspesifisiä tai jopa yleensä kasvainilmiasua. Heterogeeniset syöpä alatyypit toteuttaminen edellyttää monimutkaisempia allekirjoituksia, jotka vaativat suuren joukon ennustavaa mekanismeja, jotka voivat tarjota korkealaatuisia kattavuus ero aktiviteetti keskeisillä reittejä erityisessä syöpään. Lopuksi, jos ennustearvo allekirjoitukset koostuvat pieni joukko proteiineja, jotka syytetä tiettyjä reittejä (kuten annetaan ymmärtää työmme), tämä joukko polkuja tulee ensisijainen tavoite laaja kombinatorinen monen tavoite huumestrategiaan.

Tulokset

Multiple tyrosiini sivustot ovat Differentially fosfory- Lung Cancer Tissue

ensimmäinen analysoidaan yksittäisten proteiinia auttaakseen määrittämään ne, jotka ovat eri tavoin fosforyloitu välillä 48 normaalin ja 94 ei-pienisoluinen keuhkosyöpä (NSCLC) tuumorinäytteessä. Tuloksemme osoittavat 129 ainutlaatuinen aminohappo sivustoja, jotka olivat huomattavasti eri tavalla fosforyloidun välillä normaalin ja kasvaimen näytteet (väärä löytö korko, FDR

q

arvo 0,05). Näistä 77 sivustot olivat fosforyloituu syöpäkudoksessa ja 52 sivustot olivat fosforyloituu normaalissa kudoksessa. Taulukossa 1 luetellaan korkeimmat 20 proteiinia sivustoja pienin ranksum

p

arvot, jossa kaikki sivustot taulukossa S1.

Lisäksi alkuun geenien taulukossa luetellut monet muut näkyvästi markkereita syövän havaittiin analyysimme. Erityisesti EGFR on reseptori tyrosiinikinaasin liitetty keuhkosyöpää ja on mukana useita biologisissa prosesseissa, mukaan lukien apoptoosin, soluadheesiota, ja kasvua [15], [16], [17]. Mutaatioita EGFR nähdään joukko NSCLC potilaiden hyvän vaste EGFR estäjä [18], [19]. Fosforylaation statukset kaksi tyrosiinia on sytoplasminen häntä EGFR havaittiin olevan tilastollisesti erilaisia, jolla suurempaan fosforylaation syöpä. Tähteet Y1172 ja Y1197, on tunnettua säätää proliferatiivinen aktiivisuus [20]. Mielenkiintoista, Y1172 on hyper-fosforyloituu (Kasvain /Normaali fosforylaatio spektrin count suhde 1) ainoastaan ​​adenokarsinooma (AD) näytteitä. Y1197 on hyper-fosforyloitui sekä AD ja okasolusyöpä (SCC) alatyyppeihin, mutta huomattavasti enemmän AD.

paikkakohtaisia ​​analyysi paljasti, hieman yllättäen, että aminohappo johdonmukaisimmin differentiaalisesti fosforyloituu normaali ja kasvainkudoksessa oli Y34 alkoholidehydrogenaasin 1B, ADH1B (vähemmän fosforyloituu kasvaimissa). Tämä proteiini osallistuu useita siihen liittyviä prosesseja, kuten glykolyysiä, glukoneogeneesiä, ja rasvahappojen aineenvaihduntaan. Sen ilme on säädellään ylöspäin loppuvaiheessa rotan keuhkojen kehitykseen, mutta alassäädetty ihmisen NSCLC [21]. Erityinen rooli Y34 ei tällä hetkellä tiedetä, mutta alhainen fosforylaatiota määrä voi heijastaa joko vaarantunut entsyymin aktiivisuutta tai vähentynyt proteiinipitoisuus runsautta kasvaimia. Sen rooli alkoholin metaboliaa, tämä voi olla seurausta Warburg vaikutus jolloin kasvaimet työllistää aerobinen Glykolyysivaiheen täyttämään aineenvaihdunnan tarpeisiin [22]. ADH1B vasta tunnistettiin riski muokkaaja varten squamous aerodigestive syöpien, jossa oletetun mekanismin muuttunut etanolia aineenvaihdunnan olevan maksuihin [23]. Toinen tutkimus pani merkille laski proteiinin tasot ADH1B rintasyövän kasvaimia [24], olettamalla kyvyttömyys hapettamaan hydroksyyliryhmän retinolin estää tuotannon retinoiinihapon, molekyyli, joka auttaa ylläpitämään epiteelisolujen erilaistuneen tilansa.

oli monia muita eri tavoin fosforyloitua proteiineja. Nämä hyperfosforyloi- kasvaimissa sisältää useita reseptorityrosiinikinaaseja (lueteltu taulukossa S2), ja muut signalointi proteiineja, kuten p38 delta, proteiinikinaasi C: delta, ja jäsenet PI3K signalointireitin, mukaan lukien p85-beta. Toisaalta, proteiinit hypophosphorylated (Tumor /Normaali fosforylaation spektrin count suhde 1) on kasvaimia ovat transkriptiotekijöiden STAT1 ja Stat5: n, proteiini tyrosiinifosfataasin PTPN11, G-proteiiniin kytketty reseptori GPRC5A, ja kinaasien MAPK1, MAPK3, ja TNK2.

Erittäin tarkka luokittelu Tuumorikudoksen kautta Cross Validation

jotta voidaan arvioida mahdolliset hyödyllisyys seuranta-proteiinin toiminnan välityksellä tyrosiinifosforylaation tiedot kehitimme luokittelijoita ennustaa syövän /normaali fenotyyppejä yksittäisten näytteiden . Erityisesti olemme tutkineet kyky erottaa normaali kudos syövistä perustuu pieni joukko phosphotyrosines. Taulukossa 2 esitetään yhteenveto esityksistä viiden ennustavia malleja tutkimme. Kaksi mallia perustuivat tilastollisesti valittujen sivustojen, jotka tuottavat mahdollisimman erotteleva teho syövän ja normaalia kudosta. Kolme mallia perustuvat biologisesti ajettu valikoima sivustoja keskeisten väyliä liittyy keuhkosyöpään. Laillistettu regressiomallia (tarkoituksena vähentää todennäköisyyttä overfitting datan), joka perustuu kaikkiin merkittävästi differentiaalisesti fosforyloidun proteiinin sivustoja (FDR

q

arvo 0,05) onnistuneesti ennusti näyte luokat, joiden keskimääräinen luokitus tarkkuus 0,925 ja ala-under the curve, AUC 0,974 in tiukka bootstrapatun rajat validointi analyysi että huolellisesti erottaa koulutusta satunnainen osajoukot tietojen ja testaus jäljellä osajoukko. Valinta kaikkein informatiivinen sivustojen rakentamiseen käytetty malli oli myös tehty harjoitusarvot. Keskimäärin Fosfotyrosiinin sivustojen käyttää kaikissa bootstrap tutkimuksissa oli 88.

tutki myös biologisesti tietoon perustuvia malleja asiaa geeni moduulit voidaan antaa yhtä tarkka. Erityisesti regressiomallit perustuu geenien MSigDB ”leviämisen” proteiini-sarja (kutsutaan yleisesti ”geeni sets” in mikrosirulla kirjallisuudessa) [25], ja kaksi erilaista proteiinia sarjaa edustava EGFR-reitin, osoitettiin myös syrjiä normaalin ja kasvaimen näytteitä suurella tarkkuudella. Sillä EGFR koulutusjakson, pidimme kaksi esitykset: ”ydin” polkuun 11 proteiineihin (BioCarta) ja ”laajennettu” polkuun 47 proteiineihin (HPRD). Proteiinit luetellaan taulukossa S3. Tuloksemme viittaavat siihen, että vaikka ydin EGFR proteiinit muodostavat pikemminkin tarkkuudella pystytty erottamaan syövän ja normaalissa kudoksessa (0,83 AUC) niin kutsuttua ”laajennettu” EGFR koulutusjakson, ylimääräisiä proteiineja, paranisi merkittävästi (0,96 AUC). Kaikkein informatiivinen proteiinit laajennettu polku ei ole sisällytetty ydin EGFR-verkon ovat CAV1, GAB1, PXN, ja PTPN11. Lopuksi perustuva malli top 20 suorittavat sivustoja on keskimäärin luokittelun tarkkuus 0,88 ja AUC 0,94. Tämä luokittelija tukee mahdollisuutta rakentaa suhteellisen edullinen sirun avulla hyvin vähän sivustoja merkkiaineina pystytään toteamaan syöpäsolujen perustuvan fosforylaatiomääritykset.

Nämä tulokset yhdessä viittaavat siihen, että fosforylaatiota asema proteiineja voidaan käyttää kehittää ennustavia pahanlaatuinen fenotyyppi kliinisissä näytteissä hyvin suurella tarkkuudella, samanlainen suorituskyky raportoitu mRNA ilmaisun (katso huomautus S1) [26].

erittäin tarkka luokittelu Cancer Tissue kautta Prediction riippumattomaan Validation Dataset 16 NSCLC näytteitä

sovellettu kaksi regressiomalleja koulutettua alkaen 142 näytteet riippumaton aineisto koostuu 16 NSCLC näytteitä. Kertoimet, joita käytetään integroida fosforylaation taso proteiinien kaksi mallia on esitetty täydentävien taulukossa S4 ja S5. 90% herkkyys syöpäpotilaille koulutuksessa tietojen tilastollista mallia käyttäen 20 informatiivisin fosforylaatiopaikat on 87,5% herkkyys validoinneista näytteistä. Me toisti analysoinnin ”leviämisen Geenit” luokka C2 tietokannasta MSigDB. Vastaava validointi herkkyys on 93,8%, joka on hieman parempi kuin herkkyyttä saatu tilastollisen mallin. Kaikkein informatiivinen sivustot käytetään leviämisen moduulissa luokittelija on johdettu EGFR ja SYK (Spleen tyrosiinikinaasi).

Koska meillä ei ollut uusi riippumaton normaali näytteitä arvioimaan spesifisyyden luokittelijoiden, hyväksyimme variantti resampling lähestymistapa yleisen tarkkuuden arvioimiseksi on riippumaton joukko (kuvattu menetelmät jaksossa). Me raportoida keskimääräinen herkkyys, spesifisyys, tarkkuus, ja AUC taulukossa S6. Seitsemän näytettä jätetty pois harjoitustiedot, uusi luokittelijoiden osoitti hieman vähennetty herkkyys yli 16 validointi syöpänäytteissä. Lisääntyminen moduuli luokittelija osoittivat parempaa herkkyyttä mutta matalampi spesifisyys kuin toinen perustuu tilastollisesti informatiivisin markkereita. Arvioihin tarkkuuden näiden kahden luokittelijoiden vaihteli 84-88%, ja arvioitu AUC on 92-93%.

Differential fosforylaatio Cancer Associated Pathways

perehtyä biologisista prosesseista, joiden toiminta voidaan mukauttaa keuhkotuumoreita testasimme 639 kuratoituja proteiini-settejä kanoninen reitin tietokantaa MSigDB onko yleistä fosforylaation tasoja tyrosiinin sivustoja proteiineissa jokaisesta reitin ovat merkittävästi erilaiset välillä normaalin ja kasvaimen näytteitä. Emme pystyneet käyttämään perinteistä Gene Set rikastus Analysis [25] havaitsemaan säädeltyyn reittejä johtuen äärimmäisen niukkuus tietojen. Sen sijaan liittänyt metaprotein esitys jokaisen polku ja lasketaan onko fosforylaation taso tämän metaprotein korreloi muutoksiin fenotyyppiin. Tämä tekniikka on uusi variantti metageeni tekniikan käyttöön geeniekspressioanalyysiä varten.

yhteensä 181 proteiinit havaittu tässä aineisto oli jäsen vähintään yhden 639-proteiinin-sarjaa. Taulukossa 3 luetellaan top 15 proteiini-sarjaa, joka näyttää ero fosforylaatio tasoilla. Proteiini-joukko, joka näyttää suurin muutos sen yleinen fosforylaation tasoa vertailtaessa normaalissa ja NSCLC kudos on Kegg polku ”HSA05211 munuaissyöpää.” Niistä 181 proteiineja pidetään täällä, joista 14 kuuluu tähän proteiini-sarja, ja 9 näkyvät vahvasti yhteydessä metaprotein fosforylaation tasoja. Nämä 14-proteiinit on esitetty täydentävä taulukossa S7, jossa positiivinen kerroin osoittaa korkeampi fosforylaatiota kasvain. Kaksi muuta polkuja, jotka ovat erityisen merkittäviä keuhkosyöpä, jotka ovat merkittävästi erilaiset yleinen fosforylaation tasot ovat ”HSA05223 NON pienisoluinen keuhkosyöpä” ja ”METPATHWAY BioCarta.” Viisi ylimääräisiä polkuja nimenomaisesti liittyvät syöpään: ”HSA05220 kroonisen myelooisen leukemian”, ”HSA05215 eturauhassyövän ”,” HSA05218 melanooma ”,” HSA05213 kohdun limakalvon syöpä ”ja” HSA05210 peräsuolisyövän. ”Kaksi reitit ovat yleisiä ja signalointireittejä,” HSA04070 fosfatidyyli SIGNAALEIHIN ”ja” HSA04010 MAPK-signalointireitin ”ja geneset kaikkein jäsenistä ”integriinireseptorin välittämää soluadheesiota GenMAPP” 32 havaittujen ja 28 korreloivat proteiineja.

Koska sen keskeinen rooli keuhkosyövän, tutkimme EGFR reitin yksityiskohtaisemmin. Kuviossa 1, kartoitetaan kaikki havaitut tyrosiinifosforylaation tapahtumien päälle osatekijä proteiineja, joilla on malli konstruoitiin Kegg ja HPRD /NetPath tietokantoihin. Kuten odotettua, EGFR ja monet loppupään proteiineja koulutusjakson ovat differentiaalisesti fosforyloidaan NSCLC näytteissä. Yhteensä 10 tyrosiini sivustot ovat fosforyloitua kasvaimissa (vaaleanpunainen), 7 lisää fosforyloidun normaalissa kudoksessa (vihreä) ja 12-proteiinit fosforyloitiin samassa määrin sekä näytteen tyyppiä. Vaikka selvää kuvio on helposti ilmeistä, on ehkä yllättävää havaita, että tyrosiinit Y186 ja Y204 on ERK1 ja ERK2 vastaavasti vähemmän fosforyloidaan keuhkokasvaimia. On havaittu monta kertaa, että liiallinen fosforylaatiota ERK1 /2 voi johtaa solusyklin pysähtymiseen, tarkistetaan [27], ja täten alemmilla tasoilla havaittu kasvaimia voi johtaa lisääntyneeseen solun pyöräily, mutta tämä vaatii lisää tutkimusta.

Pink osoittaa korkeampi fosforylaatiota tuumorinäytteissä, kun taas vihreä tarkoittaa korkeampia fosforylaatio normaalissa kudosnäytteistä. Keltainen solmut havaittiin fosforyloi-, mutta ei muutu merkittävästi kahden. Gray solmut ei havaittu analyysissä. Punainen nuoli (tai reuna) liittyy kinaasin kohteeseensa, vihreä reunat osoittavat fosfataasi ja sen tavoite. Blue reunat osoittavat aktivointi, joka ei voi olla suora. Lopuksi, timantti muoto päähän reunasta osoittaa fosforylaation, kun taas ympyrä ilmaisee esto fosforylaation. Arrowheads osoittavat aktivointi, joka voi olla epäsuora.

fosforylaatio analyysi eri Kasvain Alatyypit

histopatologiset ero AD ja SCC voidaan haastavaa [28], mutta eri hoitomahdollisuuksia [29], tärkeä. Analysoimme fosforylaation välisiä tasoeroja AD ja SCC kudosten tasoilla yksittäisiä sivustoja, väyliä ja proteiini-sarjaa.

Meidän yllätys, ei ole sellaisia ​​yksittäisiä sivustoja, jotka ovat tilastollisesti differentiaalisesti fosforyloidaan kahdessa kasvaimen alatyypeistä vuonna nykyinen tiedosto. Vastaavasti käyttämällä metaprotein analyysi edellä kuvattuja, huomaamme ei merkittävästi differentiaalisesti fosforyloidun väyliä tai proteiini-sarjaa (Täydentävä taulukko S8). Aiemmin keskusteltiin geeni malleja kasvaimen alatyypin luokitusta arvioitiin, ja tulokset koottu Täydentävä taulukossa S9. Ainoa luokittelija, joka suorittaa kohtuullisen hyvin, ja AUC = 0,78, perustuu EGFR ominaisuudet valitaan käsin painottaen sivustojen havaittu usein (ottamatta huomioon syövän alatyypin). Olettaen, että kaikki näytteet diagnosoidaan oikein, nämä tulokset viittaavat siihen, että erot fosforylaation mittausten välillä AD ja SCC ovat pieniä ja vaikea havaita puhtaalla tilastollisia tai koneoppimisen menetelmiin. Odotamme, että entistä kvantitatiivinen analyysi käyttäen suhteellisia piikkien pinta-alat, toisin kuin spektrin laskee, todennäköisesti toimii paremmin tähän tehtävään.

vertailu Luokitteluosuudet perusteella mRNA Expression Data kanssa Fosfotyrosiini Data

vertailun vuoksi sisällyttää täydentää kertomuksen tarkkuudet luokittelijoiden perustuen mRNA: n ilmentymisen. Tämänhetkisen tiedon perusteella näyttää siltä, ​​että fosforylaatiota asema ja mRNA: n ilmentymisen ovat suunnilleen yhtä informatiivinen suhteen luokittelemalla näytteitä kasvaimia tai normaali. Erottamiseksi kasvain alatyyppejä, phosphotyrosines toimivat kohtuullisen hyvin (AUC ~0.78), mutta luokittelijoiden rakennettu mRNA transkriptipitoisuuksissa onnistuttu selvästi paremmin (AUC ~0.98). Kumpikaan tietojen tyyppi on onnistunut erottamaan varhaisessa vaiheessa (vaihe I ja II) alkaen myöhään kasvaimista (vaihe III ja IV). Kuitenkin tämä ”epäonnistuminen” voi heijastaa samanlainen biologiaa ensisijaisen kasvaimia kahdessa tapauksessa, joita ei muutu merkittävästi etäpesäkkeitä asuttaa kaukaisiin kohtiin. Mielenkiintoista, emme tarkkailla merkittävä korrelaatio ne mRNA tasoa, jotka ilmentyvät eri, ja ero tyrosiinifosforylaation tasot liittyvän proteiinituotteen korostaen täydentävät toisiaan toimittamien tietojen toimintoperusteisella toimenpiteitä.

Keskustelu

tulokset esitellään tässä paperissa avaa oven useiden tulevien suuntiin sekä perus- ja translaatiotutkimuksen. Ymmärtäminen täsmällistä asemaa fosforylaation mittaus sääntelyn signalointireiteissä syöpä on edelleen merkittävä haaste, ja me keskitytään pääasiassa rooliin EGFR ja solujen lisääntymisen polkuja. Olemme tunnistaneet joukon Tyrosiinitähteiden että differentiaalisesti fosforyloitui syöpä- ja normaalissa keuhkokudoksessa. Enemmän kuin mRNA-transkriptin tai proteiinin ilmentymisen tasot, fosforylaatiota tila valitsemalla tähteitä liittyvät toiminnallinen aktiivisuus liittyy geenin tuotteita. Tämä on potentiaalisesti erityisen tärkeää syövät läsnä ollessa tai ilman erilaisten reseptoriproteiinien ei välttämättä heijasta toimintaa alavirran signalointia välituotteita. Tämä skenaario voi olla tärkeää ainakin kahdessa tapauksessa suhteen signalointireittejä, sellainen, jossa reseptori on läsnä, mutta ei ole aktivoiva ligandi (tai runsaasti ei-toimiva ligandi) aloittaa alavirran signalointia tapahtumia, tai jos reseptori on läsnä, mutta mutatoitunut ja aktiivinen ja siksi pysty lähettämään sitova signaalia.

Kuten millään järjestelmällisellä genomin mittakaavan tutkimus, havainto odottamattomia tuloksia haastaa kyky johtaa selittäviä hypoteeseja. Tällainen on tilanne sen havainnon kanssa, että ADH1B on kaikkein differentiaalisesti fosforyloidun proteiinin kanssa Alentamismäärät havaittu kasvaimia. Sekaantunut levyepiteelikarsinooma aerodigestive kasvaimissa [23], jossa merkittävä rooli metaboliaan nautittuina etanolin on vakuuttava, se voi olla, että keuhkojen kasvaimet, kasvaimeen liittyvät hypoksia voidaan muuttaa solun hiilihydraattiaineenvaihdunnan.

Keski tutkimustuloksen esitetään tässä on osoitus siitä, että allekirjoitukset perustuvat ero fosforylaatiota tyrosiinitähteiden robustisti suorituskyky luokitteluun syöpä normaalista kudoksesta. Tämä on totta riippumatta siitä, onko allekirjoitus perustuu suuren määrän proteiinia sivustoja, pienempi määrä, tai reitti-erityisiä tähteitä. Tämä tulos vahvistettiin molemmissa tiukat rajat validointitutkimusta sekä riippumaton sarja. Luokittelu tarkkuus syöpä vs. normaali kudos vastaa pohjimmiltaan saatujen tulosten microarray kokeiluja, vaikka suoritettiin bulk-leikeltiin kudoksissa.

Tyrosiinikinaasit jotka hyperfosforyloi- keuhkojen kasvaimet ovat arveltu olevan sopimattomasti aktivoitu, ja voi näin ollen pitää mahdollisina terapeuttisina kohteina eston. Tässä tutkimuksessa olemme tarkkailla jopa 19 tyrosiinikinaasit jotka ovat tilastollisesti erilaisia ​​fosforylaation tasojen keuhkosyövän ja normaalia kudosta, ja lähes kaikki nämä ovat hyperfosforyloi- keuhkojen kasvaimet (Täydentävä taulukko S2).

aktivoituminen Useiden tyrosiinikinaasit tietyllä syöpä on havaittu aiemmin glioblastoma multiforme [30]. Siinä tapauksessa, yhdistelmät tyrosiinikinaasin estäjät (TKI) oli tarpeen merkittävästi vähentää solujen elinkykyä. Sen sijaan lääkkeiden yhdistelmät, vaihtoehtona on käyttää usean estäjät, kuten imatinibi sorafenibia ja sunitinibi, jotka ovat kukin erikseen kykenevät inhiboimaan useita tyrosiinikinaasien [31]. Tämä sai meidät tutkimaan mahdollisesti olemassa monen estäjä että kohdennettu suuren osan niistä kinaasien jotka havaitsimme hyperfosforyloi- keuhkosyövässä. Kattava, julkisesti saatavilla aineisto on TKI sitovien tietojen [32] määritettiin 38 TKI vastaan ​​317 kinaasien. Me integroitu TKI sitova tietojen kanssa ero fosforylaatiota analyysi (Täydentävä taulukko S2). Tyrosiinikataboliareitin kinsases jota koskevat sitovat tiedot on raportoitu, ja huomaamme, että lähes kaikki heistä olivat sitoo TKI dasatinibia suurella affiniteetilla (Kd 2 nM). Tämä viittaisi siihen, että dasatinib voisi mahdollisesti olla käyttökelpoinen hoito valikoima potilailla, joilla on keuhkosyöpä. Yleisemmin tutkimuksemme havainnollistaa hyödyllisyys integroida globaali tyrosiinifosforylaation määritykset [14] huumausaineiden sidostiedot nopeasti saapua mahdollisia hoitovaihtoehtoja, ja mahdollisuus ennustaa vastauksena erityisen estäjien.

analyysi koulutusjakson erityinen koko-fosforylaation tasoja osoittaa spesifisyyden yleistä lähestymistapaa, koska 7 top 15 proteiini-sarjat tunnistettu nimenomaisesti määritelty syöpää proteiini-sarjaa. Signalointipolkujen osuus 4 jäljellä top 15 proteiini-sarjaa, mukaan lukien tärkeitä esimerkkejä fosfatidyyli ja MAPK signalointireitteihin. Väylät alavirtaan EGFR ja Met-reseptoreihin, merkittävässä rooli keuhkosyövän biologian, olivat samalla sekaantuneet.

Vaikka suorituskyky Fosfotyrosiinin allekirjoituksia oli vaatimatonta erottelua varten AD ja SCC, jossa tehokkaimmat luokittelija, jossa on AUC 0,78, mRNA transkriptipitoisuuksissa luokittelee nämä alatyypeistä suuremmalla tarkkuudella, ja kumpikaan menetelmä erottaa varhaisessa edennyt pitkälle keuhkosyövässä. Jälkimmäinen havainto voi heijastaa rajoittamista Menetelmän tai se voi tarkasti biologia keuhkosyöpien, että pohjimmiltaan uusia prosesseja ei tarvita etenemistä, vain että riittävästi aikaa on kulunut, että säädeltyyn geenien ja väyliä murentaa edelleen ympäröivään kudosta ja että etäpesäkkeitä ovat tapahtuneet.

Tulevaisuuden haasteita luonnehdinta kasvainten perustuu fosforylaatio allekirjoitukset sisältävät suhteellisen harvalukuisuuden tietojen (etenkin useita näytteitä), konvoluutio proteiinin tasojen kanssa fosforylaation tasoja, ja puoli- määrällinen luonne spektrin laskennan mittaamiseen peptidin runsautta. Kuitenkin suoraviivainen parannuksia olemassa käsitellä kutakin näistä rajoituksista. On todennäköistä, että merkittävin parannus johtaisi käytöstä vakaa isotooppi tarroja. Nämä mahdollistaisi suoran vertailun joukossa useita näytteitä, ja lisätä määrällisten tarkkuutta. Se, että tällainen erinomainen suorituskyky luokituksessa normaaliin verrattuna kasvainkudoksen voidaan saavuttaa jo tekee lisäparannukset erittäin toivottavaa. Toinen lupaus on potentiaalia kehittyä allekirjoituksia ohjaamaan hoitoja ja ennustaa hoitotuloksia. Kinaasi-inhibiittorit ovat jännittävä uusi luokka syövän hoitomuotoja [33], [34], mutta viimeaikaiset tutkimukset ovat korostaneet, että yksi tavoitteet esto voi olla riittävä saamaan aikaan terapeuttisen vasteen [30]. Yhdistelmiä estäjät, jossa kukin mahdollisesti sitoutumaan useisiin kohteisiin, saattaa olla tarpeen estää ei-toivottua kasvua ja lisääntymistä signaalit aktiivinen kasvainten [35]. Fosforyloitu proteiinit analysoitiin tässä edustavat kohteita kinaasien että olisi todennäköisesti estyy saavuttamaan tehoon. Laskennallinen [36] tai kokeellista [37] menetelmiä päätellä aktiivisen kinaasien potentiaalisesti auttaa tunnistamaan asianomaisten terapeuttisia kohteita yksittäistapauksissa.

Johtopäätökset

Koska sopimatonta aktivointi signalointipolkujen edustaa perustavanlaatuinen biologisia prosesseja syöpä, analysoimme fosforylaatio tietoja keuhkosyövän ja normaalin keuhkokudoksen erojen tunnistamiseksi. Olemme tunnistaneet useita satoja eri tavoin fosforyloituu sivustoja keuhkosyöpää, ja kehitetään uusia laskennallisia menetelmiä tunnistaa polkuja, joiden fosforylaatio on säädeltyyn. Lopuksi osoitimme kykyä luokittelussa keuhkosyövässä suurella tarkkuudella perustuu usean variate fosforylaation allekirjoituksia. Fosforylointireaktio sivustoja tunnistettu tarjota välitön joukon uusia lääkekohteita, ja analyysi täydentää sivustoja tuottaa loogisen valinnan mahdollisille hoitoja usean kohdistettuja estäjät tai selektiivisiä estäjiä.

Materiaalit ja menetelmät

data Sources

menettelyt kokeiden ja hankinnan tyrosiini- fosforylaation tiedot kuvattiin edellisessä julkaisussa [14]. Ensimmäinen aineisto sisältää 151 NSCLC ja 48 normaalin keuhkojen näytteitä. Niistä 151 kasvain näytteet, 42 adenokarsinooma (AD) näytteiden ja 52 okasolusyöpä (SCC) näytteiden saatavissa kliinisiä tietoja käytettiin luokitteluun analyysiin. Useimmat 4551 havaitun fosforylaatiokohdat havaittiin suhteellisen pieni määrä näytteitä. Meidän analyysit, olemme mukana sivustot, jotka fosforyloitiin vähintään 10% näytteistä harkitaan. Toinen aineisto koostuu 16 NSCLC näytteitä, joita ei ole alun perin sisällytetty [14] (ja ovat siten aiemmin julkaisemattomia) käytettiin antamaan riippumaton validointi ennakoivan allekirjoituksen.

Tilastollinen analyysi Differential fosforylaatio Protein Sites